Тема: Теория 4
С чего начать, когда берешься за визуализацию? Как собрать понятную презентацию? Как разобраться в облаке диаграмм и графиков? Куда идет инфографика? Кто об этом говорит и как? Все, что вы хотели знать об инфографике, но не знали, у кого спросить. А может, у вас есть хороший совет? Присылайте — опубликуем!
Визуальная грамотность в эпоху данных
Шэзна Нэсса — специалист по визуальному сторителлингу, член журналистского общества JFC в Стэнфордском университете, бывший заместитель главного редактора Associated Press — о понятии визуальная грамотность и средствах ее достижения.
«Важно не то на что вы смотрите, а то что вы видите» — Генри Дэвид Торо
В последние годы визуализация данных в журналистике востребована как никогда: к ней обращаются как для поиска и анализа данных в исследовательских целях, так и для того, чтобы представить информацию публике. Более десяти лет я провела в новостных редакциях: сначала делала интерактивную графику самостоятельно, а затем координировала и оптимизировала работу графических, интерактивных и мультимедийных команд. Новостные редакторы делали все возможное, чтобы наши работы были дерзкими и инновационными: создавали междисциплинарные команды, чтобы повысить наши творческие возможности; нанимали талантливых специалистов за пределами традиционной журналистики, с предыдущим опытом работы в информационных технологиях, статистике или искусстве. В результате такого подхода часть наших визуализаций стала склоняться в сторону все более специфической аудитории. И мы теряли читателей, потому что не принимали во внимание визуальную грамотность нашей аудитории.
Визуализация данных и журналистика
Когда-то слово «визуализация» описывало акт создания мысленного образа. Сегодня оно скорее означает графическое представление информации. Мы живем во все более и более визуальном мире, всматриваемся в экраны разных размеров, разрешение которых с каждой новой версией устройств постепенно увеличивается. Мы живем в мире с большим количеством доступных нам данных, чем когда бы то ни было. IBM утверждает, что 90% данных в мире были созданы за последние два года, и что ежедневно мы создаем 2.5 квинтильона байтов данных, способствуя развитию того, что некоторые называют новой нервной системой планеты. Объедините большие объемы данных с тем фактом, что человеческий мозг быстрее и проще воспринимает изображения, чем текст — вы получите расцветающий мир визуализации данных. Для нас это наиболее действенный способ обнаружения и понимания скрытых образов, взаимосвязей. Текст, фотографии и видео — это журналистские форматы, которые информируют общественность и дают ей возможность принимать решения. Визуализация данных быстро присоединяется к их разряду, как не менее важный формат.
Джули Стил из О’Рейлли выделяет три категории визуализации:
Инфографика — использует небольшой набор данных и много ручной работы над дизайном, например, вот эта работа National Geographic.
Визуализация данных — использует большие наборы данных с меньшим количеством ручной работы над дизайном; базируется на алгоритмах. Например, интерактивная работа New York Times.
Визуальное искусство — однонаправленное кодирование. Красивые, но трудно поддающееся расшифровке визуализации, например, вычислительное искусство Кунала Ананда.
В чем проблема?
Визуализация данных в журналистике часто подвержена влиянию компьютерных наук и математики. В результате, чтобы представить данные в журналистских работах, используются причудливые формы, очертания и взаимосвязи. Этот эффект усиливается еще и быстрым размножением инструментов, которые делают создание любых видов визуализации проще, таких как Many Eyes, Tableau, и общедоступные библиотеки, в том числе D3.
В итоге многие работы привлекают только изощренных пользователей, но не позволяют вникнуть в суть вопроса непосвященным читателям, тем самым причиняя вред цели визуализации – информировать общественность. Именно поэтому настолько важно осознать и понять проблему визуальной грамотности в контексте визуализации.
Новая «визуальная грамматика» журналистики
Приведу в пример три работы, которые экспериментируют со способами представления интерактивной журналистики. Они выглядят внушительно, но и их интерпретация может стать для многих непростой задачей.
Права гомосексуалистов в США, штат за штатом
Визуализация The Guardian о правах гомосексуалистов в Соединенных Штатах наделала много шума в журналистских кругах и в мире визуализации данных из-за ее экспериментального формата. В разговорах и спорах особо выделяют напряженность между новизной и более привычными форматами. Графика представляет страну в виде круга, который позволяет вывести на экран больше информации, чем в формате карты. Формы и цвета привлекательны, но они же — дополнительный уровень для читателя, требующий приложить больше усилий, чтобы добраться до сути.
Интерактив о правах гомосексуалистов, The Guardian
Рецепт: как стать экспертом по визуализации данных
В моих предыдущих постах я жаловался на состояние блогов о визуализации данных: в настоящее время в интернете не хватает качественного материала для новичков, которые хотели бы научиться, даже несмотря на новые веб-сайты и блоги, появляющиеся каждый день. Особенно недостает руководства для людей, которые мечтают стать экспертами в этой области.
Итак, вам интересна визуализация данных и вы готовы начать учиться. Есть ли в сети хоть что-нибудь, что может помочь вам сделать несколько первых шагов? Пытаясь ответить на этот вопрос, я решил написать небольшое начальное руководство (рецепт), которое поможет предпринять первые шаги.
(Разумеется, мне известно, что не существует одного единственного правильного пути. В этой статье собраны советы, основанные только на моем личном опыте и доступных мне знаниях. Если у вас есть желание добавить что-то или поспорить с нижеописанными идеями, пожалуйста, дайте мне знать.)
Рецепт прост:
1) Много учитесь
2) Воруйте
3) Критикуйте
4) Создавайте
5) Ищите дискомфорт
Много учитесь
Да, я сказал «много». Знание не дается за один день. Но учиться – здорово! В случае, если вы не планируете поступать (или возвращаться) в университет, чтобы изучать информатику или смежные науки, единственный способ начать – взять лучшие доступные на данный момент материалы и приступать к изучению. Здесь я приведу лучшие, на мой взгляд, источники для ознакомления с ремеслом визуализации данных, упорядоченные по степени сложности:
«Покажи мне цифры» – Show Me the Numbers: начните отсюда. «Покажи мне цифры» – самое мягкое, но при этом глубокое введение в мир визуализации данных, из всех мне известных. Хотя эта книга знакомит читателя лишь с базовыми диаграммами и таблицами, я уверен, что преуспел в создании визуализации благодаря именно ей. Так что не стоит недооценивать значение базовых диаграмм и таблиц, они — фундамент любой визуализации (я встречаю так много дрянных графиков, что не могу не рекомендовать новичкам это издание). Кроме этого, «Покажи мне цифры» предоставляет элементарные знания о визуальном восприятии и его значении для дизайна в очень сжатом виде, что чрезвычайно полезно.
«Чтения по информационной визуализации» — Readings in Information Visualization. Если вы хотите понять, что такое информационная визуализация и чем она отличается от простой статической визуализации данных, вам стоит начать отсюда. Это – основа. По сути, эта книга – набор научно-исследовательских работ, и поэтому она кажется немного устаревшей (но все же, многие из представленных в ней работ стали фундаментальными для этой области). Первая глава настолько хороша и полна релевантной информации, что если бы я мог, я бы издал ее отдельной маленькой книгой. Через несколько лет после прочтения я все еще время от времени возвращаюсь к этой главе.
«Наглядное отображение количественной информации» – The Visual Display of Quantitative Information. Эдвард Тафти – чтиво не из легких. На самом деле, это не совсем чтиво, если принять во внимание соотношение количества изображений и текста. Его книги настолько красивы и полны замечательных иллюстраций, что вы уже многому учитесь, лишь переворачивая страницы. Но «НОКИ» – вовсе не глянцевый журнал, напротив – книга очень информативна. Последуйте моему совету, если Вы хотите читать Тафта – начините с этой книги и продвигайтесь дальше и дальше, изучая его руководства. Его сосредоточенность на минимализме в дизайне и неустанном устранении излишков оказала глубокое влияние на мое видение процесса создания визуализации. Среди создателей информационной визуализации так много тех, кому следовало бы вернуться к изучению этой сложной для понимания, но драгоценной работы.
«Визуализация информации: восприятие дизайна» – Information Visualization: Perception for Design: если вы осилили три предыдущие книги, то вы готовы к серьезной науке. Книга Колина Уэйра – обязательна к прочтению для экспертов по визуализации, но не надейтесь найти в ней дизайнерские подсказки и хитрости. Книга целиком посвящена проблемам восприятия, невозможно переоценить важность этого факта. Из нее вы узнаете: о том, что визуальное восприятие исключительно контекстно и почему стоит учитывать это в вашем дизайне; как работает теория цвета и как использовать ее в ваших целях; как некоторые визуальные особенности бросаются в глаза больше, чем другие, и так далее. Это – еще одна книга, на которую я очень часто ссылаюсь, но я понимаю, что стоит вернуться к ней и снова досконально ее изучить, так как прочел ее лишь однажды.
Читайте эти книги, не торопитесь, размышляйте над советами и техниками и будьте готовы часто возвращаться к ним. Вы не пожалеете, я обещаю.
Воруйте
Воровство может быть во благо, если совершено с правильными отношением и намерением. Когда я говорю «воровство», я имею ввиду охоту на хорошую визуализацию и хитрости, которые есть в каждой из них. Вы должны быть готовы впитать эти хитрости и сделать их вашими собственными. Помните: существует огромная разница между простым потреблением информации и постижением тонкостей ремесла.
Эксперт по визуализации — тот, кто Продолжить чтение →
Читая Тафти: Соотношение данных и чернил.
Основной вклад Э.Тафти в развитие инфографики, на мой взгляд, заключается в 2х выведенных им показателях качества визуализации:
- Фактор лжи. Lie Factor (см в более ранних материалах)
- Соотношение данных и чернил. Data-Ink ratio
Разберем пункт 2.
В качественной визуализации акцент должен быть сделан на информацию. Проверить не смещен ли этот фокус можно соотнеся количество чернил, потраченных на отображение самой информации и количество чернил, использованных для вспомогательных элементов (таких как grid-lines, например).
В идеале, соотношение чернил должно быть равным. Data-Ink ratio = 1.
Эдвард Тафти: фактор лжи
Мастер класс от родоначальника инфографики Э. Тафти:
Как с помощью графика спрятать ненужную информацию или приукрасить действительность? Легко. Честно говоря, делаем это примерно раз в год, во время мотивационной презентации для отдела продаж. Надо ведь зарядить продажников энергией и верой в успех? Надо, даже если новый сегмент не растет, если результаты тестов посредственны.
И вот наткнулась в книге Эдварда Тафти на показатель, который он вывел — «Lie Factor», индекс, анализирующий правдивость показанной информации, предложен еще 1991 году. Хорошая проверка для каждого дизайнерского шедевра. Правдивый график должен абсолютно соответствовать данным и за этим необходимо следить Продолжить чтение →